• Fundamentos de la Gestión de Proyectos en Exploración Geológica
• Indicadores Clave de Desempeño (KPIs) en Proyectos Mineros
• Diseño y Planificación Técnica de Campañas de Exploración
• Gestión Administrativa y Operativa de Proyectos de Exploración
• Estimación de Costos y Control Financiero en Exploración
• Gestión de Riesgos en Proyectos de Exploración Mineral

1.Tratamiento de Imágenes Multiespectrales

• Introducción a las imágenes satelitales.
• Características de las imágenes ASTER.
• Preprocesamiento y procesamiento de imágenes satelitales.
• Mapeo espectral aplicado a exploración.
• Ejercicios prácticos con ENVI® y ArcGIS®.

2.Cartografía y Sistemas de Información Geográfica

• Introducción a los sistemas de información geográfica.
• Modelos de datos vectoriales y raster.
• Georreferenciación, proyecciones y sistemas de coordenadas.
• Edición y generación de información geológica.
• Gestión de bases de datos espaciales (Geodatabase).
• Análisis espacial básico y avanzado.
• Visualización 3D con ArcScene.

• Cartografía geológica digital (QGIS):

  • Digitalización de topografía, curvas de nivel y estructuras.
  • Corte raster, simbología, layout y escala.

3.Proyección de Sondajes y Exploración Avanzada

• Integración de datos de sondajes en ArcGIS.
• Proyección de sondajes en 2D y 3D.
• Visualización de zonas mineralizadas y estructuras.
• Manejo de bases de datos geológicas en entorno GIS.
• Aplicación de herramientas específicas de Target for ArcGIS para exploración

1.Tratamiento de Imágenes Multiespectrales

• Introducción a las imágenes satelitales.
• Características de las imágenes ASTER.
• Preprocesamiento y procesamiento de imágenes satelitales.
• Mapeo espectral aplicado a exploración.
• Ejercicios prácticos con ENVI® y ArcGIS®.

2.Cartografía y Sistemas de Información Geográfica

• Introducción a los sistemas de información geográfica.
• Modelos de datos vectoriales y raster.
• Georreferenciación, proyecciones y sistemas de coordenadas.
• Edición y generación de información geológica.
• Gestión de bases de datos espaciales (Geodatabase).
• Análisis espacial básico y avanzado.
• Visualización 3D con ArcScene.

• Cartografía geológica digital (QGIS):

  • Digitalización de topografía, curvas de nivel y estructuras.
  • Corte raster, simbología, layout y escala.

3.Proyección de Sondajes y Exploración Avanzada

• Integración de datos de sondajes en ArcGIS.
• Proyección de sondajes en 2D y 3D.
• Visualización de zonas mineralizadas y estructuras.
• Manejo de bases de datos geológicas en entorno GIS.
• Aplicación de herramientas específicas de Target for ArcGIS para exploración

1.Métodos de Prospección Geoquímica

• Clasificación geoquímica de Goldschmidt.
• Distribución de elementos en rocas y minerales.
• Dispersión primaria y secundaria.
• Ambientes geoquímicos y barreras geoquímicas.
• Elementos trazadores, anomalías y contraste geoquímico.

2. Procesamiento de Datos Geoquímicos

• Metodología de exploración geoquímica.
• Representación e interpretación de datos.
• Control de calidad y validación de datos.
• Exploratory Data Analysis (EDA).
• Análisis univariado, bivariado y multivariado.
• Nivelación geoquímica y cartografiado geoquímico.
• Aplicación práctica con ioGAS®.

3. Métodos de Prospección Geofísicos

• Clasificación de métodos geofísicos.
• Métodos eléctricos, electromagnéticos, magnetotelúricos, aéreos y de pozos.
• Resolución del problema directo e inverso.
• Instrumentación geofísica y planificación de campañas.
• Elaboración de informes geofísicos.

4. Muestreo, Tratamiento y Control

• Métodos de muestreo y selección de muestras.
• Preparación, tratamiento y ensayos.
• Control de calidad en muestreo.

• Taller de aseguramiento y control de calidad (QA/QC):

  • Logueo, almacenamiento, custodia.
  • Ensaye analítico y verificación de resultados

Objetivos: Aplicar herramientas de programación en Python para la gestión, análisis estadístico, modelamiento geoestadístico y visualización de datos geológicos orientados a la evaluación de yacimientos minerales.           

           Fundamentos de Programación en Python 

• Configuración del Entorno de Desarrollo 
• Números
• Secuencias: cadenas y listas
• Secuencias: tuplas y rango
• Conjuntos
• Diccionarios
• Matrices
• Estructuras de control
• Funciones
• Entrada y salida

• Clases y objetos

               Procesamiento y Gestión de Datos con Python

• Lectura de datos
• Manipulación de datos 
• Eliminar valores negativos del dataset
• Ordenar datos por tipo de roca
• Transformación de datos
• Agregar, eliminar, renombrar y ordenar columnas
• Asociación de número a texto

• Columna con condición

  • 
    

Análisis Estadístico Aplicado a Datos Geológicos

• Estadísticos descriptivos básicos
• El histograma
• El histograma acumulado
• Diagrama de caja y bigotes
• Frecuencia de altos erráticos por tipo de roca
• Tratamiento de altos erráticos
• Diagrama de dispersión
• Vistas de sondaje 2D – 3D
• La distribución normal 




Geoestadística y Análisis Variográfico 

• Análisis de deriva
• Creación dataset con simulación estocástica
• Conversión ndarray a dataframe y viceversa
• Mapa variográfico 2D
• Práctica propuesta mapa variográfico
• Variograma experimental 2D muestras regulares
• Ajuste del variograma experimental a un modelo teórico 

             Visualización y Representación de Modelos Geológicos 

• Preparación de datos [modelo 2D]
• Visualización muestras 2D
• Visualización modelo 2D
• Visualización muestras 3D
• Visualización modelo 3D

• Ingreso al Implicit Modelling Editor.
• Generación de modelos geológicos implícitos usando Kriging.
• Carguío y comparación de variogramas.
• Comparación entre envolventes generadas por Kriging y envolventes simples.
• Edición de envolventes con herramientas de 3D Geological Sculpting.
• Visualización de envolventes como superficies y sólidos
• Creación de secciones NS, EW, HZ y planares.
• Secciones con DIP y Bearing variable.
• Generación de envolventes en tres direcciones y otras orientaciones.
• Herramientas para generar superficies y sólidos.
• Herramientas para verificación de sólidos
• Importación de modelos de bloques.
• Creación de modelos de bloques regulares, rotados y subbloques.
• Traslación y rotación de modelos de bloques.
• Operaciones con modelos de bloques.
• Visualización del modelo de bloques: slice, dinámica, condicionantes.
• Agregado de texto y atributos al modelo de bloques.
• Exportación de datos del modelo de bloques.
• Guardado en formato CSV.
• Uso de la herramienta Inquire para análisis interno.
• Integración de modelos geológicos y geoestadísticos.
• Métodos geométricos de estimación: polígonos de influencia, secciones transversales, bloques regulares e irregulares.
• Métodos probabilísticos aplicados a recursos minerales.
• Categorización de recursos: inferidos, indicados y medidos.
• Conversión de recursos a reservas según criterios técnicos y económicos.
• Validación y reconciliación de resultados.
• Curvas tonelaje–ley y análisis económico preliminar.
• Elaboración de reportes técnicos de recursos y reservas (estructuras, tablas y gráficos)

Objetivos: Aplicar técnicas de Machine Learning y herramientas de análisis geoespacial para el procesamiento, validación e interpretación de información geocientífica, orientadas a la generación de mapas de predicción mineral que apoyen la toma de decisiones en proyectos de exploración minera.

• Aplicaciones de Machine Learning.
• Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
• Python Aplicado a Geociencias.
• Aplicaciones Geológicas del Machine Learning.
• Validación y Verificación de Algoritmos de Aprendizaje Automático.
• Curvas de Validación y K-Medias (K-Means).
• Enfoque de Sistemas Minerales.
• Aplicación del Enfoque de Sistemas Minerales a la Exploración Mineral.
• Uso de Python para Análisis Geocientífico.
• Integración de Python y ArcGIS.
• Aplicaciones de ArcGIS en Exploración Mineral.
• Introducción a los Mapas de Predicción Mineral.
• Aplicación de Machine Learning para la Predicción Mineral.

Objetivo: Desarrollar dashboards e informes interactivos en Power BI para la visualización, análisis e interpretación de información geológica y de exploración minera, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

• 
  
• Fundamentos de Power BI y lenguaje DAX.
• Gestión, transformación y modelamiento de datos.
• Modelos de bloques rotados por azimuth.
• Visualización y análisis de modelos de bloques 2D y 3D.
• Consulta y análisis de bases de datos de perforación.
• Elaboración de informes para sondajes de exploración.
• Diseño de dashboards para exploración minera.
• Dashboards interactivos con integración de múltiples fuentes de datos.
• Aplicación de filtros, visuales, leyendas y herramientas de navegación.
• Publicación de informes en Power BI Service, web y dispositivos móviles.
• Diseño y optimización de paneles de control para la toma de decisiones.

• Humberto Chirif. Doctorado en la Universidad de Heidelberg, Alemania, Ing. Geólogo graduado de la Universidad Nacional de Ingeniería de Perú y Presidente Ejecutivo del Instituto Geológico, Minero y Metalúrgico – INGEMMET.
• César Mendoza. Master en “Aprovechamiento Sostenible en Recursos Minerales” en la Universidad Politécnica de Madrid – Red DESIR, Maestría con mención en Minería y Medio Ambiente en la Universidad Nacional de Ingeniería de Perú, Ing. Geólogo de la Escuela de Ingeniería Geológica de la Universidad Nacional de Ingeniería de Perú.
• Christian Breña. Doctorado en Sistema Integrado de Gestión, Maestría en Geotecnia, Ing. Geólogo en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, especialidad en Geotecnia y Geomecánica, Hidrología - Hidrogeología - Hidráulica -Hidrotecnia. Además se especializa en mapeos geológicos - geotécnicos - geomecánicos.
• Henry Peñaranda. Ingeniero en geología por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Especialista en prospección geofísica. se unió a Schlumberger en 1996 como parte de la estrategia del Centro Nacional de Datos E&P de Perú. Fue trasladado a Angola como Gerente de Proyecto. Actualmente participa en proyectos en Sudáfrica.
• Verónica Oliveros. Geóloga y Magister en Ciencias con mención en Geología por la Universidad de Chile y Doctor en Ciencias de la Tierra y el Universo por la Universidad de Niza, Francia – Universidad de Chile. Se desempeña como Profesora Asociada del Departamento de Ciencias de la Tierra de la Facultad de Ciencias Químicas en la Universidad de Concepción.